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战斗中负伤而下身瘫痪的前海军战士杰克•萨利（萨姆•沃辛顿 Sam Worthington 饰）决定替死去的同胞哥哥来到潘多拉星操纵格蕾丝博士（西格妮•韦弗 Sigourney Weaver 饰）用人类基因与当地纳美部族基因结合创造出的 “阿凡达” 混血生物。杰克的目的是打入纳美部落，外交说服他们自愿离开世代居住的家园，从而SecFor公司可砍伐殆尽该地区的原始森林，开采地下昂贵的“不可得”矿。在探索潘多拉星的过程中，杰克遇到了纳美部落的公主娜蒂瑞（佐伊•索尔达娜 Zoe Saldana 饰），向她学习了纳美人的生存技能与对待自然的态度。与此同时，SecFor公司的经理和军方代表上校迈尔斯（史蒂芬•朗 Stephen Lang 饰）逐渐丧失耐心，决定诉诸武力驱赶纳美人…… 本片采用3D技术拍摄，共耗资5亿美元制作发行，是电影史上最为昂贵的作品。本片获第67界金球奖戏剧类最佳影片和最佳导演奖，并获最佳原创配乐和原创歌曲提名。
唱片骑师史琪芝在接听听众点唱时，无意中听到电话筒内传来惨叫和电锯的声音，她主动向域士提供线索并不断在电台播放那段声带，意图引起电锯食人家族的注意。不出所料，声带惹怒了电锯食人家族，一场血肉横飞，惨绝人寰的大决战即将展开。
24年前，武林盟主杨常风神秘被杀，成为武林一大悬案。24年后，号称杨常风惟一遗孤的傅红雪突然崛起江湖展开复仇。杨常风庶出之子、从小与傅红雪换了身份的叶开，使计让周婷去赢得傅红雪的感情，却不料周婷真的爱上了傅红雪。为助心上人燕南飞夺取武林盟主大位，“云天之巅”四使之一的明月心设法除去傅红雪却也对他渐生感情。傅红雪在复仇之路上遭遇种种危机和磨难，经受了善与恶、爱与恨、忠诚与背叛的重重考验，在叶开、周婷和明月心等人的帮助下，揭露并粉碎了燕南飞、向应天、公子羽、杨夫人等人的重重阴谋，揭开了杨常风被害和自己的身世之迷，唤醒了潜藏在心中的爱，刀光剑影的武林复归平静。
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又有一条黑影窜出来，这回随从们看见了，依稀是一条狗，窜入马腹下面，和先前那条黑影纠缠在一块，接着，就听一阵狗叫声夹着撕咬扑腾呜咽声，两条狗在马肚子下面打起架来。
热爱韩剧的美国大学生Claire，某天意外掉进韩剧世界Dramaworld －一个和现实相反的世界，而自己成了剧情的引导者，不仅需要想办法让剧情得以延续，还得要让男女主角能有浪漫的Happy Ending
尹旭和范依兰谈及的正是从匈奴和东胡草原购买马匹的事情，之前尹旭考虑着从东边运送马匹南下，一个关键就是要韩信同意。
该剧讲述了解放战争时期，中国人民解放军的一个纵队，挺进桐柏山，开辟桐柏新区的战斗故事。
该剧是一部反映当代澳门青年们为理想、事业、爱情奋斗的故事。澳门回归后的第四年，在内地大学毕业的童真和澳门籍同学路小瑶怀着对未来的憧憬，相约到澳门发展。在创业的同时，童真和校友乔子良暗生情愫。但童真的好友小瑶也爱上了子良，童真得知后忍痛割爱离开了澳门。随着澳门经济的发展，子良创办的公司蒸蒸日上。童真和子良重聚后，子良因女友身为豪门之女，心里有了落差，开始疏远童真。当子良终于向童真倾情告白时，却遭到子良母亲和童真父亲的坚决反对，原来童真父亲怀疑这对情侣竟是“亲兄妹”。经历了情感波折和误会，在金莲花广场庆祝澳门回归十年灿烂的礼花中，子良与童真终于喜结良缘。
1985年，军区医疗小组奉命救助正在施工关键阶段的铁道兵某部三连，医疗小组中心莫莉、曾补玉、赵益勤、文婷、王剑云，从此和三连的战士结下不解之缘。几年后，他们转业并开始新生活。曾补玉在北京郊区盖房，踏实度日。三连连长沐建峰和莫莉重逢后感情升温，王剑云与文婷也谈婚论嫁。但文婷却发现患有遗传性精神病，她主动离开。沐建峰自愧不如莫莉，也悄然离去下海经商，娶了赵益勤。莫莉嫁作他人妇。1998年，改革浪潮中，曾补玉受作家周在鹏启发将住所改造成补玉山居，战友们偶尔到这里来追忆当年。数年过去，王剑云离婚寻回文婷再续前缘。沐建峰离婚，但他却最终不能和莫莉在一起。赵益勤寻到了新的人生伴侣。此时的补玉山居在市场大潮中即将被淘汰，但它却永远记载着这几个战友近半生的情缘和最纯真的情感。
Test Scenario 2: Loop to the target page (SecondActivity sets singleInstance)
一个行为正直严格自律的老村长，精心设计着自己退休后的晚年生活。一生忠诚于信仰的他，却在本性面前轻易地低下了头；一个污点掉落在命运蓝图上，他竭力去擦掉污迹，却剥开了一个黑洞，深陷其中。
墨子亦干咳了两声，掩饰一下自己的尴尬后，便脸色如常地说道：我的能力岂是那些花瓶能比拟的。
该剧舍弃了高大全的人物塑造和全知全能式的道德说教，重在通过丰富细节还原一个既平凡又闪烁人性光辉的刑警队长。为保证严谨性和对真实细节的科学还原，《刑警队长》拍摄全程邀请刑侦专家和公安顾问指导，是北京市新闻出版广电局推荐给国家新闻出版广电总局的优秀剧目。
Demo Xia: I downloaded all the popular frameworks at present. I ran for the examples in different frames and looked at the results. I just thought it was good. Then I thought, well, in-depth learning is just like that. It's not too difficult. This kind of person, I met a lot during the interview, many students or just changed careers came up to talk about a demo, handwritten number recognition, CIFAR10 data image classification and so on, but you asked him how the specific process of handwritten number recognition was realized? Is the effect now good and can it be optimized? Why should the activation function choose this, can it choose another? Can you explain the principle of CNN briefly? I'm overwhelmed.
